重点记录:
- 计算机图形学的最高奖项和顶会 ————图灵奖,Conference on Computer
Graphics and Interactive Techniques,简称SIGGRAPH
- 单边结构,法向量计算
- 拓宽面结构,计算每个顶点法向量,计算角度
- 点云:如何计算法向量、去噪
- 网格:基本处理——三边结构计算法向量、包括简化(删除一条边,合并几个面)、细分操作(例如根号3插值)
- 变形:拉普拉斯、bulabula,保持了细节,重点是那个矩阵;不会考Nerf
- 光线跟踪,掌握伪代码。光追加速
- 计算阴影的方法,一个快一个准,注意辨别
- 纹理合成,迭代、高斯噪音(重点)
- 动画:最后一节课PPT内容
- 其他题型
复习总结
Chap13 动画
- 人脸动画:
- 三维人脸重建:从二维到三维
- 表情捕捉重建(传统:
- 多目相机直接拍
- Marker标记(常见
- 深度传感器(Kinnet
- RGB视频流
- 用模型来重建
- 3DMM:说白了就是给定一个高质量的三维的人脸数据库,然后训练出一个2D->3D的模型,之后输入一个2D人脸,就通过模型输出3D。其中有S和T两种向量
- multi-linear models:多一个参数,将人脸数据SVD,分为三个参数
- 非线性:引入深度学习
- 图像变形:
- 直接变形:无非就是从S到D做一个插值就完事,很直接
- 基于特征的图像变形:先找到特征点,对特征进行插值
- BN算法:说白了就是训练一个数据库,包含对应的关键向量,然后插值这些向量。且向量上的点在转换后,到两端点的比例还是保持不变,这是他的关键
- 形状混合:
- 顶点插值法:主要问题在于不自然,且极端情况下会带来错误结果
- 几何内在参数法:先算边和角,再计算定点位置
- 弹簧模型: